多层螺旋ct三维重组技术在脊柱骨关节诊断中的临床应用

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1、多层螺旋CT三维重组技术在脊柱骨关节诊断中的临床应用摘耍：目的：探究分析多层螺旋CT三维重组技术在脊柱骨关节诊断中的临床应用。方法：随机抽取笔者所在医院2011年6月至2013年6月间收治的50例脊柱骨关节损伤患者，对他们分别应用多层螺旋CT三维重组技术进行检测诊断和X线检测，比较两种检测方法的临床检测有效率，进行回顾性对比分析。结果：采川多层螺旋CT三维重组技术检测诊断的所有患者的诊断结果均符合病理学诊断标准，临床检测有效率达100%；采用X线检测的患者的诊断结果符合病理学诊断标准的有40例，其他10例患者的检测结果存在不同程度的误诊，临床检测有效率为80%

2、,差异具冇统计学意义(p〈0.05)。结论：多层螺旋CT血三维重组技术在脊柱骨关节诊断中的临床应用比较广泛，敏感性和特异性比较高，能够有效的表示出脊柱骨关节损伤情况，作为临床治疗的依据。由此可以看出，多层螺旋CT三维重组技术值得在临床上推广运用。关键词：多层螺旋CT；三维重组技术；脊柱骨关节；诊断；应用【中图分类号】R45【文献标识码】B【文章编号】1002-3763(2014)07-0120-01脊柱骨关节损伤类疾病是一种脊柱退行性的病变，是引起颈臂痛和腰腿痛的一个常见的原因。脊柱骨关节病变的部位不同，所以临床表现也存在差异，一般表现为颈臂痛?背痛或腰腿痛等

3、，而且疼痛存在一定的规律,当患者久坐或者劳动时间过长时，疼痛就会加重，所以脊柱骨关节疾病严重影响了患者的身心健康和正常的生活［1］。因此，冇效的诊断是保证患者预后生存质量的关键。医学上关于确诊脊柱骨关节损伤情况人部分情况下依靠影像学，另一种方法X线检测虽然可以得出影像，但是它对人体的伤害比较大，而且诊断效率较差。随着医学技术的不断改进，多层螺旋CT三维重组技术U经成为能够诊断脊柱骨关节损伤的比较可靠的手段，受到越來越多的医学人丄•的应用，被用來为之后的临床治疗提供依据。我院就多层螺旋CT三维重组技术在脊柱骨关节诊断中的临床应用进行研究探讨,有了显著地成果，现报

4、告如下。1资料和方法1.1基本资料：随机抽取笔者所在医院2011年6月至2013年6月间收治的50例脊柱骨关节损伤患者，排除患有严重的心脑血管疾病以及肝、肾等重耍脏器功能性障碍疾病患者，排除患有精神疾病、恶性肿瘤以及意识障碍患者，排除哺乳期妇女和孕妇。这些患者中男29例，女21例，年龄为19〜67岁,平均为（42±2・90）岁，因交通事故致伤的有21例，从高处坠落受伤的冇20例，打击致伤的冇9例。1.2方法：对50例患者分别进行X线检测和多层螺旋CT三维重组技术检测。首先进行X线检测，将收集的影像学资料做统计分析。然后进行多层螺旋CT三维重组技术检测，CT机选

5、用东芝Activionl6多层螺旋CT扫描机进行CT扫描和三维重建，参数为120kV,200〜250mAs,在对患者进行扫描的时候，层距和层厚间的距离维持在5mm左右，螺距控制在0.56~1.375mm之间［2］。之后进行的三维重建的层厚为1.25mm,层间距为0.6~1.25mm,矩阵选择512X512,将三维重建得到的数据进行传输，到工作站后处理分析，分别进行多平面重建MPR和容积再现法重建VR,在检测过程中要进行多方位多角度的观察，得到的数据进行预先处理，然后和之前X线检测得到的数据结果进行综合的考虑分析比较，比较两次检测结果的临床准确性［3］。1.3统

6、计学处理：研究中的基本的数据都采用SPSS12.0软件进行统计处理。计量的资料运用x±s表示；利用I检验；计数资料以卡方值进行检验；计数资料以率(%)表示。P<0.05为差异具有统计学意义。2结果采用多层螺旋CT三维重组技术检测诊断的所有患者的诊断结果均符合病理学诊断标准，临床检测有效率达100%；采用X线检测的患者的诊断结果符合病理学诊断标准的有40例，其他10例患者的检测结果存在不同程度的误诊，临床检测有效率为80%,无异具有统计学意义(p<0.05),具体情况附表•做详细的介绍。3讨论脊柱骨关节骨折是临床上相对而言症状比较轻的骨折类疾病，对于脊柱骨关节的

7、临床诊断是提高预后治疗疗效的关键。传统的X线检测虽然能够反映骨折情况，但是仍然存在漏诊的情况，随着医学技术的不断发展和临床影像学的广泛应用，多层螺旋CT三维重组技术在脊柱骨关节诊断中的临床应用价值显而易见。多层螺旋CT的扫描速度十分的快，能够在大约8s完成整个病变部位的扫描，能够很大程度上减少由于患者呼吸和疼痛移动从而产生的伪影，而且经过临床的研究发现，这项技术已经能够完好的显示出患者骨折处的全部影像，对于骨折的范围和病变程度提供了有效的依据［4］。本次研究采用的是多视角多平面的重组和MRP重组等数据的重新处理技术，整体观察的效果比较好。三维重建技术是扫描后处

8、理的一个阶段，能够对数据进行更精确的分